第五十五章 抢跑的MEG (2/3)

12，但下一次测试结果就涨了回去，仿佛真有一堵看不见的墙壁拦在那儿。此时临近十一月中下旬，申姜在meg-bci系统里满打满算已经坐了160多个小时，做了上千道题，汪峰的歌倒背如流，meg-bci系统进展突飞勐进一路高歌——直到今天“哐！”地一下撞上南墙，大伯父王祥兵睁大眼睛说神奇，主任说的居然是真的。

    李文轩说难道你一直认为他说的是假的？

    王祥兵说我们不能迷信权威懂不懂，要保持独立思考的能力，要用批判的眼光看待问题……

    “ the bridge！”白树搞怪地大喊一声。

    商陆推门进来了。

    “主任，咱们这工作算不算卓有成效？”王祥兵竖起大拇指，往电脑那边一指，“已经到0.12了，再往下一步可就成功了。”

    商陆坐在自己的位置上，把桌上堆得乱糟糟的文件夹全部归位，把实验日志全部摞起来。

    “当初我们在科学城成自所里做这个，最终失败的原因就是最后这一步踏不出去，还记不记得我跟你们讲过meg系统的特点？它在时间分辨率和空间分辨率上性能均衡，没有大的短板，但是天然比入侵式的ieeg系统精度低，这是由它的结构决定的，是先天不足。”

    “所以我们要量身定制单人单机呀。”白树说。

    “对，但这不是万能灵药。”商陆说，“我可从来没说过量身定制的系统就一定能突破rabin-shang数之墙，就目前的测试结果来看，随着实验精度的不断提高，它仍然和以往的实验结果一样撞上了这堵墙。”

    “rabin-shang值之墙的本质是什么？”李文轩问。

    商陆想了想，选择了一种通俗易懂的说明方式。

    “我只能跟你讲讲我自己的理解，也不一定对……我们都知道，meg系统实质上是在猜驾驶员的大脑在想什么，既然是在猜，那么本质上它是个概率论问题，简单地说，rabin-shang数是这个概率的表层体现。”

    概率是这个世界上最寻常又最神奇的东西，它象征着某种冥冥中的统一性，如果用什么来形容它最贴切，那么毫无疑问是“一只看不见的大手”，在meg系统的研发过程中，算法对人脑活动的识别与分辨有对有错，单次测试可能毫无轨迹没有规律，可测试次数一旦多起来，那么在差异中的共性就会立刻凸显出来。

    rcbi小组说贝叶斯公式是支撑起一切ai算法的理论基础，它同时又是人们反过来推算这个黑箱究竟在干什么的强大工具，如果用纯粹的数学语言来描述rabin-shang数之墙，那么恐怕最后的结果是像千层饼一样层层叠叠的贝叶斯公式。

    “我们希望把大脑和meg系统都噼开切碎剁成臊子，切成最小的神经活动单元，切成最基础的芯片电路，在人脑和ai共同组成的这个数据空间中，让两者之间一一对应，但很显然这是不可能的，人脑对于现在的我们而言是个黑箱，ai对于现在的我们而言也是个黑箱，那么不如让ai模彷大脑，让黑箱学习黑箱，我们不能理解的东西，ai未必不能理解，这就是我之前跟你们说的……”

    “建立一个电子化的第二大脑。”张重问，“那么接下来要怎么做？接着做题么？”

    “做题还是得做。”商陆点点头，“但在第二阶段，它得学习一些更抽象的内容。”

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    “哇，听上去你们好无能啊

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